**LSTM、CNN-LSTM、PSO-CNN-LSTM 与 GAPSO-CNN-LSTM 算法在多输入单输出时间序列数据回
归预测中的比较分析**
一、引言
在当今的大数据时代，时间序列数据的回归预测成为了众多领域研究的热点。为了更精确地处理这类
数据，各种深度学习算法应运而生，如 LSTM（长短期记忆网络）、CNN-LSTM（卷积神经网络与长短
期记忆网络的结合）等。为了进一步提升模型的性能，许多改进的算法如 PSO-CNN-LSTM（粒子群优
化与 CNN-LSTM 结合）和 GAPSO-CNN-LSTM（全局-局部自适应粒子群优化与 CNN-LSTM 结合）也
被提出。本文将针对这四种算法在多输入单输出时间序列数据回归预测中的表现进行对比分析。
二、算法简介
1. LSTM：LSTM 是一种特殊的 RNN（循环神经网络）变体，它可以学习长期依赖信息。LSTM 通过
细胞状态和门控机制来避免长期依赖问题。
2. CNN-LSTM：CNN-LSTM 结合了 CNN（卷积神经网络）和 LSTM 的优点，既能提取数据的局部特
征，又能处理时间序列数据。
3. PSO-CNN-LSTM：PSO（粒子群优化）算法被用来优化 CNN-LSTM 的参数，以提高模型的预测
性能。
4. GAPSO-CNN-LSTM：GAPSO-CNN-LSTM 在 PSO-CNN-LSTM 的基础上，引入了全局和局部的优
化策略，进一步提高了模型的预测精度。
三、实验设计与数据
本次实验采用多输入单输出的时间序列数据，实验数据具有一定的复杂性和非线性。我们将这四种算
法应用于同一数据集，并使用 RMSE（均方根误差）、MSE（均方误差）和 MAE（平均绝对误差）作为
评价指标。
四、实验结果与分析
1. LSTM 算法：LSTM 算法在处理时间序列数据时表现出较好的性能，能够有效地捕捉数据的长期
依赖关系。然而，在处理具有复杂非线性特征的数据时，其预测精度有待提高。
2. CNN-LSTM 算法：CNN-LSTM 算法结合了 CNN 和 LSTM 的优点，能够同时提取数据的局部特征
和捕捉时间序列的依赖关系。与 LSTM 相比，其在预测精度上有所提升。
3. PSO-CNN-LSTM 算法：PSO 算法的引入进一步优化了 CNN-LSTM 的参数，提高了模型的预测性
能。在本次实验中，PSO-CNN-LSTM 的预测精度相较于 CNN-LSTM 有所提高，但仍然存在一定
的误差。
